负载型钼氧化物催化剂NH3选择性催化还原NOx

通过浸渍法制备了Mo/TiO2,Mn-Mo/TiO2和Mo-Mn/TiO2三种催化剂,采用X射线衍射(XRD)、比表面积测定(BET)、拉曼光谱(LRS)、原位红外(in situ FT-IR)、扫描电镜(SEM)等技术进行相关的微观表征分析.在模拟氨气选择性催化还原NO的反应条件下(NH3-SCR)对催化剂的脱硝反应...     

超声波浸渍法制备MnOx/TiO2催化剂低温选择性催化还原NO

采用超声波浸渍法、传统浸渍法和溶胶凝胶法制备了一系列的MnOx/TiO2催化剂,采用X射线衍射(XRD)、比表面积测定(BET)、原位红外(in situ FT-IR)、高分辨率扫描电镜(HRTEM)程序升温还原(TPR)等技术进行表征,同时在模拟氨气选择性催化还原NO的反应条件下( NH3-SCR)对催化剂的低温反应...     

基于规则的神经网络在模式分类中的应用

针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确定网络层数、输入输出节点数等,并计算规则的条件属性重要度和依赖度2个参数对连接权值进行初始化.最后,通过一个实例验证了方法的有效性,结果表明该方法能有效解决传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题,提高了分类精度,降低了训练时间.此外,初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响.     

基于样本的等距特征映射的行为分析方法

针对运动捕捉数据分析和应用的效率要求,提出了一种基于样本-Isomap的行为分析方法.通过计算运动数据中样本帧的距离矩阵得到样本嵌入空间的特征向量,用其近似表示嵌入空间的特征向量,然后在该空间上计算非样本帧的投影,得到非样本帧的近似流形嵌入.结果表明当样本帧的选取比例在10%时可以近似得到整个运动数据的低维流形嵌入,且处理效率比原方法提高10倍以上.应用该算法对高维运动捕捉数据进行降维,能够提高运动捕捉数据分析和应用的效率.     

量块中心长度测量结果不确定度的评定

测量结果不确定度主要反映量值的可疑程度,只有量值而没有不确定度的数据不是完整的测量结果。文章结合量块检定工作实际,以准确度等级为4等的量块中心长度测量为例,按照JJG146-2003《量块检定规程》进行测量,并依据JJF1059-2007《测量不确定度评定与表示》要求,阐述了量块中心长度测量结果不确定度的评定方法。     

张弦桁架结构拉索设计预应力影响因素研究

提出预应力态张弦桁架结构计算模型,采用有限元分析技术建立了拉索设计预应力计算公式,以哈尔滨国际体育会展中心屋盖张弦桁架结构型式为背景建立算例结构模型,研究了拱桁架上下弦杆截面积比对拉索设计预应力、结构特征杆件内力和结构变形的影响,以及张弦桁架结构矢跨比所产生的影响．文章的研究方法和成果可为今后此类大型张弦桁架结构的设计...     

广州大学碳排放分析

调查了广州大学公务车、教工私家车、用电、用水、燃气、制冷、热水、污水处理等方面的能源消耗情况.在此基础上,计算了广州大学两个学年的碳排放量,分析了广州大学的碳排放变化情况.结果表明:2005～2006学年广州大学碳排放量为6 757.09t,需要1773.51 hm2森林才能吸收;2006～2007学年为6 314.2...     

管道金属摩擦阻尼减振器性能的实验研究

设计了一种新型管道金属摩擦阻尼减振器,并对带金属摩擦阻尼减振器的管道系统进行了振动响应的实验研究。通过测量管道径向、轴向和激振器支撑架的振动响应,研究了金属摩擦阻尼减振器的减振性能和减振机理。实验结果表明：金属摩擦阻尼减振器能够有效降低管道系统的振动,管道和激振器支撑架径向振动响应最大时,振动幅值分别下降66.2%和75.4%,激振频率为50Hz时,管道轴向振动幅值下降83%;管道振动能量没有被转移至激振器支撑架,而是通过金属摩擦阻尼减振器与管道外壁的干摩擦作用将振动能量转化为热能而耗散。     

水泥分解炉内煤焦及煤粉还原NO的试验

利用模拟分解炉悬浮及喷腾条件的气固试验台对水泥行业中2种典型煤样的煤焦及煤粉再燃条件下还原NO进行了试验研究,考察了在有无生料催化作用下煤焦及煤粉还原NO的特性.研究结果表明:煤粉对NO的还原能力远强于煤焦,对不同挥发分含量的煤粉,随着挥发分含量增加,煤粉还原NO的能力增强;水泥生料对煤焦及煤粉还原NO均具有一定的催化作用,且水泥生料对挥发分较高的烟煤还原NO催化作用更强;煤焦及煤粉对NO的还原作用随温度升高而增强,且水泥生料对煤粉及煤焦还原NO的催化作用随着温度的升高而增加.     

基于概念格的神经网络日最大负荷预测输入参数选择

针对电力系统中影响负荷预测精度的众多因素如何选择问题,提出一种概念格属性约简算法,采用该算法挖掘出与待预测负荷量相关性较大的各属性作为神经网络预测模型的输入参数,降低了输入参数规模,确保了负荷预测模型输入参数的合理性,解决了神经网络模型输入参数的确定问题.通过对重庆市某区实际日最大负荷数据的计算分析,结果表明该算法提高...